PMML建模標(biāo)準(zhǔn)語言基礎(chǔ)

1　XML基礎(chǔ) 1
1.1　XML的發(fā)展、技術(shù)體系及應(yīng)用 2
1.1.1　標(biāo)記語言和SGML 2
1.1.2　XML的特點和應(yīng)用 4
1.1.3　XML技術(shù)體系 5
1.1.4　基于XML的應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)簡介 15
1.2　XML文檔結(jié)構(gòu) 24
1.2.1　XML文檔頭部 25
1.2.2　XML文檔正文 30
1.3　XML Schema 35
1.3.1　XML Schema文檔結(jié)構(gòu) 36
1.3.2　XML Schema數(shù)據(jù)類型 40
1.3.3　元素內(nèi)容 57
1.3.4　屬性組 61
1.3.5　定義和使用實體 64
1.3.6　注釋 65
1.3.7　構(gòu)建內(nèi)容模型 66
1.4　命名空間 69
1.4.1　目標(biāo)命名空間和非限定本地聲明 70
1.4.2　限定本地聲明 73
1.4.3　全局和局部聲明 76
1.4.4　未聲明的目標(biāo)命名空間 77
1.5　XML文檔驗證 78
1.6　XML Schema使用案例 79
1.6.1　XML處理庫lxml的安裝 80
1.6.2　使用lxml創(chuàng)建XML文檔 80
1.6.3　使用lxml解析XML文檔 85
1.6.4　使用lxml驗證XML文檔 88
本章小結(jié) 91

2　數(shù)據(jù)挖掘與PMML 93
2.1　數(shù)據(jù)挖掘簡介 94
2.2　數(shù)據(jù)挖掘流程標(biāo)準(zhǔn) 95
2.3　數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 99
2.4　PMML的出現(xiàn) 101
本章小結(jié) 103

3　PMML基礎(chǔ)知識 104
3.1　PMML概述 105
3.2　PMML文檔結(jié)構(gòu) 107
3.2.1　頭部Header 110
3.2.2　挖掘任務(wù)MiningBuildTask 112
3.2.3　數(shù)據(jù)字典DataDictionary 113
3.2.4　轉(zhuǎn)換字典TransformationDictionary 127
3.2.5　MODEL-ELEMENT序列 176
3.2.6　擴展Extension 178
3.3　PMML規(guī)范中的命名規(guī)則 180
3.4　PMML規(guī)范中的數(shù)據(jù)類型 180
3.4.1　基本數(shù)據(jù)類型 180
3.4.2　簡單數(shù)組類型 182
3.4.3　稀疏數(shù)組類型 184
3.4.4　矩陣類型 186
3.5　變量的作用范圍 189
3.6　非評分模型 193
本章小結(jié) 194

4　模型的輸入和輸出 195
4.1　元素MiningSchema 196
4.2　模型目標(biāo)變量集合 201
4.2.1　目標(biāo)變量集元素Targets 202
4.2.2　目標(biāo)變量元素Target 203
4.2.3　目標(biāo)變量值元素Targetvalue 204
4.2.4　實例介紹 205
4.3　模型輸出變量集合 206
4.3.1　結(jié)果輸出元素Output 207
4.3.2　輸出字段元素OutputField 211
4.3.3　決策集元素Decisions 214
4.3.4　模型輸出結(jié)果表 214
4.3.5　實例介紹 216
本章小結(jié) 219

5　模型的統(tǒng)計信息 220
5.1　單元統(tǒng)計元素UnivariateStats 221
5.1.1　計數(shù)元素Counts 222
5.1.2　數(shù)值信息元素NumericInfo 223
5.1.3　離散變量統(tǒng)計元素DiscrStats 225
5.1.4　連續(xù)變量統(tǒng)計元素ContStats 226
5.1.5　實例介紹 227
5.2　單因素方差分析元素Anova 228
5.2.1　單因素方差分析元素Anova的定義 229
5.2.2　方差分析 230
5.2.3　實例介紹 232
5.3　多元統(tǒng)計元素MultivariateStats 234
5.4　分區(qū)元素Partition 237
本章小結(jié) 241

6　模型驗證 242
6.1　模型驗證元素ModelVerification 243
6.2　模型驗證規(guī)則 245
6.3　實例介紹 249
本章小結(jié) 255

7　模型解釋 256
7.1　單變量統(tǒng)計元素UnivariateStats 258
7.2　分區(qū)元素Partition 258
7.3　預(yù)測模型質(zhì)量指標(biāo)元素PredictiveModelQuality 258
7.4　聚類模型質(zhì)量指標(biāo)元素ClusteringModelQuality 262
7.5　混淆矩陣 263
7.5.1　混淆矩陣基本知識 263
7.5.2　混淆矩陣元素ConfusionMatrix 265
7.6　接收者操作特征曲線ROC 267
7.6.1　ROC基本知識 267
7.6.2　ROC曲線元素ROC 269
7.7　增益/提升圖 271
7.7.1　增益 272
7.7.2　提升度 272
7.7.3　提升圖元素ModelLiftGraph 274
7.8　字段（變量）相關(guān)性指標(biāo) 282
本章小結(jié) 285

8　PMML實際案例 287
8.1　構(gòu)建PMML實例文檔 289
8.2　使用PMML實例文檔 294